Estudio de un problema de localización de servicios de emergencia con cobertura de respaldo.
Delgado González, Luisa Nalleli Corazón (2018) Estudio de un problema de localización de servicios de emergencia con cobertura de respaldo. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.
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Resumen
Los modelos de optimización para localización de instalaciones de servicios de emergencia (ambulancias) son formulaciones matemáticas que ayudan como recurso valioso a la toma de decisiones. Estos modelos son de suma importancia, ya que ayudan a los tomadores de decisiones a planificar de manera ´optima las instalaciones con las que dispone a ser ubicadas. Uno de los problemas de localización más relevantes es el de máxima cobertura (Máxima Covering Location Problem), el cual consiste en determinar la mejor ubicación de instalaciones de servicios de emergencia que aseguren la mayor proporción de demanda cubierta en los sitios de demanda con un determinado número de ambulancias disponibles, desarrollado por Church y ReVelle [8]. Para resolver el problema de máxima cobertura, han sido desarrollados algunos modelos de localización que en su forma original buscan maximizar la cantidad de población de demanda cubierta. El estudio que se realizó en este trabajo de tesis está enfocado en resolver el problema de máxima cobertura utilizando los modelos de localización deterministas de cobertura de respaldo propuestos por Hogan y ReVelle [20]. Estos modelos consisten en agregar adicionalmente servicios de emergencia a los sitios de demanda, para proporcionar una cobertura más amplia a tales sitios y asegurar una mejor cobertura.
Tipo de elemento: | Tesis (Maestría) | ||||||
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Información adicional: | Maestría en ciencias en ingeniería de sistemas | ||||||
Divisiones: | Ingeniería Mecánica y Eléctrica > Maestría en Ciencias de la Ingeniería con orientación en Sistemas | ||||||
Usuario depositante: | Editor Repositorio | ||||||
Creadores: |
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Fecha del depósito: | 12 Ago 2019 20:42 | ||||||
Última modificación: | 14 Feb 2022 21:15 | ||||||
URI: | http://eprints.uanl.mx/id/eprint/16281 |
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